Код
#статьи

Волейбол, радиотехника и дата-аналитика: как стать айтишником после технического вуза

Наталья Масалкова рассказывает, как стала технарём, зачем научилась писать нейросети и как выбирает между наукой и дата-аналитикой.

Иллюстрация: Pavel Danilyuk / Pexels / Krishna Pandey / Unsplash / Дима Руденок для Skillbox Media

Наталья Масалкова


Занимается наукой на кафедре, участница инновационного студенческого сообщества Ventum Nova, бывшая волейболистка и королева нетворкинга :)

Учится в магистратуре МЭИ по специальности «Радиотехника». В свободное время увлекается машинным обучением и фронтендом. Хобби — ездить по IT-конференциям и знакомиться с интересными людьми.


Ссылки


Я учусь в магистратуре Московского энергетического института, в основном пишу на C++ и Python, немного занимаюсь нейросетями и машинным обучением, публикуюсь в научных журналах и участвую в студенческих стартапах, а сейчас выбираю между карьерой учёного и дата-аналитика. Но так было не всегда.

Как всё начиналось: школа олимпийского резерва и сделка с физиком

Раньше я бы и не подумала, что стану технарём. Во втором классе родители отдали меня в школу олимпийского резерва — заниматься волейболом. Уже с пятого класса я училась в спортивной школе: по будням — тренировки после уроков, на выходных — игры и соревнования. Всё своё время мы должны были посвящать волейболу, поэтому тренерша даже не отпускала нас гулять и запрещала общаться с мальчиками.

Девочки из моей спортивной команды учились нормально, но к одиннадцатому классу все смутно представляли, что делать дальше. Многие рассчитывали попасть в профессиональный спорт. А ещё тогда наш учебный корпус решил посоревноваться с основным и подтянуть хорошистов до золотой медали. Я была в списке тех самых хорошистов.

В аттестате должны были стоять только пятёрки, поэтому я подходила к учителям и говорила: «Здравствуйте, по вашему предмету у меня единственная четвёрка, можно её как-то исправить?» Схема оказалась рабочей. Не прокатило только с физиком — в журнале стояло несколько двоек. Учитель предложил мне сделку: если я сдам ЕГЭ по физике больше чем на 60 баллов, то он поставит пятёрку. Условие странное, но оно зажгло во мне интерес, и я согласилась, хоть и не любила физику.

Разобраться в предмете мне помогли онлайн-курсы. За тысячу рублей я подписалась на уроки, где забавный парень из Казани (видимо, студент первых курсов универа) с горящими глазами разбирал задачи из ЕГЭ по физике. Благодаря ему я заинтересовалась физикой, неплохо сдала ЕГЭ (набрала больше 60 баллов) и решила поступить в технический вуз.

Даже после сдачи ЕГЭ я всё равно сомневалась, что поступлю, — я же спортсмен, куда мне физику учить. Поэтому, посоветовавшись с родителями, решила подстраховаться и выбрала целевое направление от предприятия. Остановилась на ПАО «Туполев» — они помогали поступить по квоте, но не обязывали отрабатывать контракт после выпуска.

Я написала в «Туполев», прошла что-то вроде собеседования и сказала, что хочу попасть на целевое обучение, но пока не определилась с универом и специальностью. В итоге мы подписали договор, и спустя некоторое время мне позвонили. В тот момент я ехала в метро: «Это из „Туполева“. Срочно скажи, какой универ и какое направление ты выбираешь». Я выпалила первое, что вспомнила из предложенного буклетика со списком специальностей и университетов: «МЭИ, „Радиотехника“»!

После этого разговора я приехала в «Туполев» за документами, забрала оригиналы и в тот же день повезла их в МЭИ. В институте подписала заявление, вышла из корпуса и вспомнила, что не сделала ксерокопии оригиналов (чтобы подать их в другие вузы). «Ну и ладно, — подумала я, — в МЭИ так в МЭИ».

До сих пор удивляюсь, почему я так быстро приняла решение. Наверное, потому, что после спортшколы я не понимала, кому вообще нужна и что буду делать дальше. К счастью, всё прошло хорошо и я поступила на радиотехнический факультет.

Как радиотехников учат программировать

В первом семестре лекции по программированию читала пожилая женщина — объясняла С++ потоку из двухсот человек. Она писала массивы и циклы на доске, иногда засыпала на практических парах, а на любой вопрос отправляла читать университетскую методичку.

Предмет давался сложно, потому что у меня в школе почти не было информатики, а такие лекции совсем не вызывали желания её изучать. Когда я задала преподавательнице вопрос, то получила забавный ответ: «Чего ты приходишь? Всем же всё понятно, другие-то не подходят. Иди читай методичку». А я знала, что весь поток тоже ничего не понимает — просто смелости спросить хватило, видимо, только у меня.

Мотивации изучать программирование не было. Никто нам не говорил, что на «плюсах» мы уже на четвёртом курсе сможем делать крутые проекты и автоматизировать рутину. Преподаватели даже не рассказывали, в чём писать код и как пользоваться IDE. Они что-то упоминали о компиляторах, но мы не понимали, зачем они нужны.

Во втором семестре нам уже пришлось писать программу на C++, которая считает число точек по обе стороны от прямой. Тогда мы не заморачиваясь списали код у старшего потока.

В целом я успевала учиться, хотя будни и выходные у меня были заняты играми или двухчасовыми тренировками по волейболу. Каждый день я выходила из дома в семь утра, а возвращалась в девять вечера. Разобраться в программировании не получалось, спросить было некого, и на этом всё заглохло. Позже мы, конечно же, научились производить типовые расчёты в Mathcad, но это не в счёт.

Только сейчас я понимаю, что выбрала интересную и близкую к IT специальность. Нам дали хорошую базу: матанализ, статистику, линейную алгебру, преобразования Фурье, вейвлеты, мел-кепстральные коэффициенты, которые часто упоминаются в машинном обучении. Давали и то, что пригодится в низкоуровневом программировании: схемотехнику, интегральные схемы, ЦУ и ПЛИС.

В радиотехнике вообще много интересного — приём, обработка, преобразование и кодирование сигналов. Очень широкая сфера. На выпускников нашего университета высокий спрос, многие из них устраиваются на различные предприятия.

Зачем мне пришлось учить Python и писать нейросети

На четвёртом курсе пришло время выбирать научного руководителя для дипломной работы. История получилась забавная, и я даже рассказывала о ней на подкасте «Мы обречены».

Для научной работы мне дали задачу — описать и рассчитать тропосферные погрешности и написать программу для расчёта с GUI на С++. Когда у меня уже была готовая теория с формулами, оставалось только сделать калькулятор, который вычисляет значения и строит графики.

Искать старые методички по программированию я не хотела, поэтому язык пришлось учить по-другому — я гуглила, что такое C++, как делать циклы, что такое «выделить память» и так далее. Фокусировалась только на том, что пригодится для задачи. Оказалось, весь калькулятор — это несколько переменных, пара циклов и функций. Интерфейс сделала в Qt.

В феврале 2020 года мне дали тему диплома — «Ультразвуковое зрение для навигации роботов среди препятствий». Тогда я впервые услышала слово «нейросеть», хоть и странно, наверное, не знать его после четырёх курсов радиотехнического факультета. Других вариантов не было — мне дали четыре месяца, чтобы научиться писать нейросети и сделать дипломную работу.

Первые полтора месяца я занималась теорией — читала книгу Саймона Хайкина по нейросетям и на первых тридцати страницах работы описывала, что такое нейросети, как они обучаются, рассказывала про функции активации нейронов и так далее.

Дальше шла практика: мне выдали установку с микрофонами (ультразвуковыми датчиками) и оптической системой, чей сигнал нейросеть должна была преобразовывать в карту глубин окружающего пространства.

Та самая установка — подсистема имитации ультразвукового зрения
Фото: личный архив Натальи Масалковой

Чтобы написать нейросеть, я пыталась изучать алгоритмы на Python — читала разрозненную информацию, а потом испугалась и купила платные курсы по нейросетям. Я их так и не прошла до конца, но они помогли разобраться в теме, написать и защитить диплом.

Как студенты запускают IT-стартапы

На нашей кафедре радиотехнических систем есть сообщество Ventum Nova — здесь студенты помогают друг другу делать дипломы, пишут научные статьи, проектируют различные системы, программируют и просто используют полученную теорию на практике.

Например, несколько месяцев назад мы делали автопилот для игрушки в рамках хакатона — придумали алгоритмы и запрограммировали машинку так, чтобы она проехала лабиринт из картонных коробок. К этому подключали и первокурсников, чтобы они понимали, чем мы здесь занимаемся.

Ещё в сообществе есть правило — каждое утро в 9:01 мы проводим планёрку на кафедре, коротко отчитываемся о том, что успели сделать вчера и что хотим сделать сегодня. Это помогает быть в теме общих проектов, а также развивает дисциплину. И как минимум помогает не опаздывать в институт :)

Каждую дипломную работу мы превращаем в стартап — так студенты учатся придумывать и продавать свои идеи, говорить с заказчиками, грамотно пиариться и «светить лицом» на мероприятиях. Проект необязательно должен стать прибыльным: главное — набраться опыта.

Один из таких проектов — SKM Tracking. Ребята разработали систему трекинга движений игрока для игровых VR-зон полного погружения. Выступали с презентациями своего проекта в «Сколтехе», ездили на конференции в Европу и получали гранты.

Это пример того, как система SKM Tracking переносит человеческие движения на аватаров
Скриншот: Наталья Масалкова для Skillbox Media

Есть ещё многообещающий стартап PEERS — система мониторинга персонала внутри помещения, над ним в основном трудятся аспиранты. В основе проекта лежит новейшая технология сверхширокополосного радио (СШП, ultra-wide band — UWB), позволяющая позиционировать объекты с высокой точностью. Стартапу помогает Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере. Я делала для ребят визуализацию работы системы.

Так выглядит административная панель системы мониторинга передвижений персонала
Скриншот: Наталья Масалкова для Skillbox Media

Сейчас мы продвигаем PEERS на рынке. Мы уже участвовали в стартап-хабе, где одной из моих задач было искать полезные контакты и знакомиться с людьми, которые могли бы нас поддержать. На данный момент есть пилотная версия продукта, и требуются площадки, чтобы его реализовать.

Но не всё так радужно, как может показаться, — сообществу не хватает людей, поэтому нам приходится вовлекать студентов и рассказывать, чем мы занимаемся. Новые ребята приходят, но не все остаются насовсем.

Сложно ли работать учёным на кафедре

Найти первую работу было желанием, которое я загадала 31 декабря 2020 года. Так совпало, что уже через пять дней мне позвонил научный руководитель: «Предприятие заказало нам научно-исследовательскую работу и платит за это деньги. Хочешь я тебя устрою на проект?» Конечно, я согласилась.

Работа была связана с радиоэлектронными измерениями: аппроксимация, траекторная обработка, построение траекторий движения, кластеризация радиосигналов. Мне отдали кластеризацию, и как раз для этой задачи пригодились полученные ранее навыки работы с алгоритмами машинного обучения.

Когда проект был завершён, меня устроили на кафедру. Теперь я — настоящий инженер на 0,1 ставки. Здорово, когда можешь работать над интересными проектами на кафедре и получать за это деньги и стаж.

Я могу одновременно учиться и заниматься наукой — в институте для этого есть всё необходимое: атмосфера, студенческая жизнь, гранты и интересные проекты. Поэтому я стараюсь брать всё от этого периода жизни.

Почему я хочу стать дата-аналитиком

Я начала усерднее вникать в науку и IT из-за серьёзной травмы колена — мне не то что спортом заниматься, по-хорошему и ходить-то нельзя. Ещё меня сдерживают сомнения и страх: а вдруг я опять сбегу в мир волейбола и брошу занятия в IT? Поэтому я стараюсь эмоционально себя поддерживать, мотивировать и искать новые пути восполнения эмоций, которые последние 15 лет мне давал спорт.

Возвращаться в волейбол я пока не хочу, поэтому у меня остаётся выбор — пойти в аспирантуру и заниматься наукой или устроиться на работу в IT. Чувствую, что во втором случае я подведу ребят с кафедры, но мне очень интересно, как всё устроено в IT-компаниях.

Периодически меня посещают сомнения: «Куда двигаться дальше? А на правильном ли я пути?» В такие моменты я даже стала записывать все свои эмоции в заметки, а потом перечитывать — классная практика. Она даёт опору под ногами и хорошо «заземляет».

Поэтому я хочу стать дата-аналитиком. Я уже немного занималась машинным обучением, у меня есть хорошая математическая база. Войти в профессию пытаюсь постепенно: ищу стажировки, смотрю, какие навыки нужны и где у меня есть пробелы в знаниях. А также нахожу людей, которые уже работают в этой специальности и задаю им много вопросов. Думаю, личный опыт — самый полезный. Он помогает поддерживать мотивацию, чтобы не сдаваться.

До лета я буду писать магистерский диплом. Я уже выбрала тему и собрала необходимый материал. Надеюсь, к тому моменту всё будет хорошо и мои планы осуществятся.

Вывод — зачем двигаться вперёд

Кажется, судьба играет со мной в игры, понятные только ей. Рядом с моей дачей есть кирпичные здания, которые в 1980-х строил Союз студенческих отрядов (ССО). Когда я поступила в университет, то поняла, что надписи на этих самых зданиях не просто набор букв, а «МЭИ РТФ» — названия моего вуза и факультета. Забавное совпадение.

Здание возле моей дачи, на которое я не обращала внимания до поступления в МЭИ
Фото: личный архив Натальи Масалковой

Я рада, что поступила именно в МЭИ. Пять лет я играла в женской волейбольной сборной — мы с девчонками заняли первое место среди команд московских вузов и даже сделали в честь победы одинаковые татуировки. Ещё съездили на две всероссийские универсиады, где получили незабываемый игровой опыт. У меня много приятных воспоминаний, связанных с этим периодом жизни. Хочется верить, что и у девчонок из команды всё получится.

Волейбольная команда МЭИ
Фото: личный архив Натальи Масалковой

Мы живём в интересное и уникальное время, где постоянно нужно стараться, развиваться, куда-то бежать и за всем успевать. Поэтому хочется, чтобы каждый нашёл направление, которое ему понравится и будет подпитывать продуктивной энергией.

Изучайте IT на практике — бесплатно

Курсы за 2990 0 р.

Я не знаю, с чего начать
Освойте топовые нейросети за три дня. Бесплатно
Знакомимся с ChatGPT-4, DALLE-3, Midjourney, Stable Diffusion, Gen-2 и нейросетями для создания музыки. Практика в реальном времени. Подробности — по клику.
Узнать больше
Понравилась статья?
Да

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪

Ссылка скопирована